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Kimi 新架构爆改 Transformer,比 DeepSeek 更省钱
AI前线
AI 摘要
Kimi:提出“注意力残差”架构改进 Transformer 残差连接,解决“稀释问题”,AI 更聪明、省钱。与 DeepSeek 方案不同,Kimi 方案适配成本低、性价比高,或引领下一代大模型竞争。
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融资 1200亿后 Kimi 再扔王牌,新架构爆改 Transformer 老配件,比 DeepSeek 同款还省钱
Kimi 发布新论文,提出“注意力残差”架构改进 Transformer 残差连接,解决“稀释问题”,让 AI 更聪明、更省钱,还推出“分块注意力残差”优化成本。与 DeepSeek 方案对比,Kimi 方案性价比更高。

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